東京理科大学 工学部 情報工学科の入江 豪 准教授らの共同研究グループは、事前学習済み大規模視覚言語モデル（VLM）が特定のドメイン（データの出所や表現形式）に属する知識を「忘却」できる新たな技術「近似ドメインアンラーニング（ADU）」を世界で初めて開発しました。この技術は、AIの不要な誤認を防ぎ、信頼性を向上させるものとして注目されています。
AIの「忘却」能力がもたらす新たな可能性
AI Workstyle Lab編集部です。近年、AIは私たちの仕事や生活に深く浸透し、その進化には目覚ましいものがあります。特に、大量のデータで学習された大規模視覚言語モデル（VLM）は、多様な画像を高い精度で認識できる汎化能力を持っています。しかし、この「何でも認識できる」能力が、時として予期せぬリスクや誤認識につながる可能性も指摘されていました。
例えば、交通監視システムや自動運転システムにおいて、AIが街頭ディスプレイや広告に描かれた「人」や「自動車」のイラストを、現実の物体と区別せずに認識してしまうと、誤った判断を下すおそれがあります。このようなケースでは、AIが必要な知識は保持しつつ、特定の不要な知識を「忘れる」ことが求められます。
これまでのAIの「忘却」技術（近似アンラーニング）は、特定のデータ（サンプル単位）や特定のカテゴリ（クラス単位）を対象とするものでした。しかし、今回のADU技術は、同じ「自動車」というクラスであっても、「実写」や「絵画」、「クリップアート」、「スケッチ」といった表現形式（ドメイン）の違いに応じて、特定のドメインだけを忘却できる点が画期的です。
図1 近似ドメインアンラーニングの概念図。特定のドメイン（例：絵画、クリップアート、スケッチ）の認識精度を選択的に低下させつつ、維持したいドメイン（例：実物）の認識精度は保つことが可能になります。
ドメイン単位の忘却を可能にした技術的ブレイクスルー
VLMは高い汎化能力を持つため、その内部の特徴空間（データの特徴を数学的に表現した空間）では、異なるドメイン同士のデータが複雑に混じり合っており、特定のドメインだけを忘却することは困難でした。研究グループは、この課題を解決するために以下の二つの新技術を導入しました。
- Domain Disentangling Loss (DDL)：特徴空間上で異なるドメインの分布を明確に分離するための損失関数です。この導入により、AIは忘却の過程で各画像のドメインを正確に識別できるようになり、元々絡み合っていたドメインの分布を効果的に分離することが可能になりました。
- Instance-wise Prompt Generator (InstaPG)：画像ごとに異なるドメインの特性を適応的に捉える機構です。同じ「絵画」というドメインに属する画像でも、写実的なものから抽象的なものまで多様な表現があるため、この多様性に柔軟に対応できるようになります。
図2 t-SNE法（高次元データを2次元または3次元に圧縮して可視化する手法）による特徴分布の比較。a. 元のモデルではドメインが絡み合っていますが、b. 本技術適用後はドメインが分離されていることがわかります。
これらの技術により、4種類の標準的な画像認識テストデータを用いた評価では、従来の技術と比較して平均で約1.6倍の性能向上が確認されました。特に、最も難易度の高い条件下では約1.7倍の性能改善が見られ、本手法の有効性が実証されています。
AI Workstyle Lab編集部解説：ビジネスにおけるAI活用の未来
今回のADU技術は、AIモデルの安全性向上と効率的な再利用に大きく貢献すると期待されます。AI Workstyle Lab編集部としては、この技術がビジネス現場でのAI活用に新たな選択肢をもたらすと考えています。
例えば、特定の業界や業務に特化したAIを開発する際、汎用モデルから不要な知識を効率的に削除することで、モデルの専門性を高め、誤作動のリスクを低減できます。また、プライバシー保護の観点から、特定の個人情報に関連するドメインの知識を忘却させるといった応用も考えられます。これにより、企業はより目的に合致した、信頼性の高いAIシステムを構築できるようになるでしょう。
この研究成果は、2025年11月30日から12月7日にかけて開催される機械学習分野の国際会議「Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2025)」にて、Spotlight論文として発表される予定です。
関連リンク
- 東京理科大学 公式発表ページ: https://www.tus.ac.jp/today/archive/20251202_8376.html
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